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针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。 相似文献
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列车进路接近锁闭状态对列车冒进信号后的安全防护起到重要作用。现有列车进路接近锁闭处理逻辑沿用传统继电联锁的设计原理,能满足常见应用场景的需求,但不能适用于接近锁闭区段延长至后方两段及以上进路的场景;此外,在特定故障场景下,还存在列车进路错误转为接近锁闭状态的缺陷。为此,在分析现有继电电路逻辑缺陷的基础上,提出一种改进的列车进路接近锁闭区段延长处理方法。文章介绍继电电路实现接近锁闭的缺陷及改进后接近锁闭延长方法的实现过程,详细阐述其处理逻辑。该方法能适用于接近锁闭区段延长至后方两段及以上进路的应用场景,规避了人工编制接近锁闭处理逻辑带来的风险,解决了进路内道岔失去表示后列车进路错误转为接近锁闭状态的问题。 相似文献
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有效识别禁限带物品的智能识别算法有助于降低安检人员劳动强度,提升旅客行李安检作业效率。文章采用图像多标签分类的深度卷积神经网络,通过引入图像注意力机制与动态元融合,能够在卷积前向传递过程中补充低层图像视觉线索,有效应对行李X光图像中物品影像混叠干扰及低分辨率特征混淆的问题,增强对细粒度特征的识别能力;同时,引入外部神经知识的元选择网络,实现网络多阶段预测的自适应融合,以避免权重偏置现象。实验结果表明,文章算法能够克服行李X光图像中影像混叠和物品尺度变化带来的禁限带物品识别困难,有效提高识别准确率。 相似文献
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采用现场钻探、调查等方法对高速铁路黄土隧道运营前洞口段轨道板上拱现象进行分析,研究轨道板上拱机理,并给出相应处理方案.分析结果表明:中心水沟渗漏导致地基土含水率增大是轨道板上拱的主要原因;隧底湿陷性新黄土受水浸泡软化,仰拱填充层开裂,明洞段受其两侧暗洞段与路基桩板纵向挤压作用产生隆起;受水浸泡后,寒季冻涨作用使轨道板上拱.整治前隧道进口洞门段轨道板上拱最大值为12.9 mm,采用旋喷桩对隧道仰拱底予以加固并采取隧道疏排水措施后上拱现象消失,说明该措施可有效控制轨道板上拱变形. 相似文献
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